通往1$以下交易的道路，第二部分：压缩篇

这篇文章是关于实现低于一美元 ORU 交易的系列文章中的第二篇。要了解完整背景，请查看 第一篇 ！

Optimistic rollups 正在迅速成熟。当我们步入“从零到一”阶段之后，优化成为了游戏的关键，最直接的优化就是成本。在接下来的一个月内，我们将通过在任何生产 ORU 网络上部署首个系统范围的 calldata 压缩，降低 30-40% 的费用。做好准备。

展望未来，我们计划在这个夏天通过 Optimism: Bedrock 解锁更多的节省。这篇文章深入探讨了 calldata 压缩的细节：特别是我们如何评估压缩算法，以及如何利用它们为低于一美元的费用铺平道路。

Calldata 概述

Optimism 使用 Ethereum 作为数据可用性层。这意味着在 Optimism 上执行的每笔交易都会被存储（但不会被执行）在 Ethereum 上。目前，我们将 Optimism 交易存储在 calldata 中。多个 L2 交易被打包成一个二进制 blob，该 blob（加上一些其他信息）被存储在交易的数据字段中。为了后续检索这些数据，我们查看交易的主体（这些交易保存在区块中）。由于 Ethereum 块被保存，因此 Optimism 链始终可以从 Ethereum 中重建。

虽然在区块中存储数据相比于在合约状态中存储数据要便宜得多，但无限期保存历史区块仍然会对节点运营商产生成本。因此，Ethereum 对 calldata 收取费用。每个零字节的费用为 4 gas，每个非零字节的费用为 16 gas（零字节在提交给 Optimism 的交易中约占 40%）。

虽然发布 calldata 是 rollup 节省的很大一部分来源，但它仍然是传递给用户的主要成本。因此，我们越能减少发布的数据量，越能降低 rollups 的成本。引入压缩：减少数据大小的艺术！接下来是对在实际数据上进行的压缩统计分析的深入讨论。

压缩概述与结果

我们调查了 Optimism 提交给 Ethereum 的 22000 个批次（近 300 万个独立交易），并在不同配置下对其进行压缩，以确定最佳的压缩实施方法并尝试可能的结果。

我们还查看了多种压缩算法，测量了压缩率（压缩数据的大小占未压缩大小的百分比）和预计的费用节省（假设交易中 40% 的字节是零字节）。

一个重要的配置选项是字典的存在。字典预先创建，以向算法展示在现实世界数据中常用的数据片段。压缩算法利用字典来更好地压缩数据，特别是在一次压缩少量数据时。通过随机抽样交易，我们可以为 zlib 和 zstd 创建一个字典，这将提高压缩单个交易和批次的压缩比。

由于 Ethereum 交易中的大多数字段是随机的（地址和函数选择器是哈希，签名应该是随机的），单个 Ethereum 交易的压缩效果不佳。因为 Ethereum 还大幅优惠零字节，压缩算法很快去除这些零字节，因此费用节省不会像压缩率那么大。因此，为了获得最高的费用节省，我们需要对尽可能多的数据运行高级算法。

以下是单独压缩交易的结果：

compressiontable1.csv – Medium

查看原始 individual-transactions.csv 由❤提供的 GitHub

如你所见，单独压缩交易仅能获得 10–15% 的节省。请注意，交易的大小减少多于此，但节省较少，这是因为上面讨论的更便宜的零字节。

使用字典的 Zstandard 性能显著更好，因为每个交易之间以及存储在字典中的内容具有共性。然而，zstd 在压缩更大量数据时仍然表现更佳。

另外一个极端是一次性压缩每个示例交易。这在实践中不可能，但作为可能的最大压缩比的示例。

batched-transactions.csv – Medium

查看原始 total-transactions.csv 由❤提供的 GitHub

所以，在这个例子中，由于压缩，我们期待在 10% 到 50% 之间的节省。但我们实际可以取得怎样的效果呢？

在压缩交易批次（数百笔交易）时，压缩率明显优于压缩单独的交易，但略低于一次性压缩所有交易。这是因为用户往往与某些合约的交互频繁，而某些字段（如链 ID 和 gas 价格）在交易中往往相似。压缩算法依赖于这些相似性来完成其工作。

batched-transactions.csv – Medium

查看原始 batched-transactions.csv 由❤提供的 GitHub

在比较不同的压缩算法时，我们识别出 zlib、zstd 和 brotli 是压缩效果最佳的算法。由于 Brotli 的速度大大慢于 zstd 或 zlib，尽管它们的压缩比类似，因此我们将其排除在外。一般而言，压缩率越高的算法（或算法的设定），其运行速度通常越慢。ZSTD 在常见基准测试中，在多种压缩速度/比率选项上表现得更好。此外，请注意，Ethereum 交易的特征与基准中的数据不同。

Zlib 和 zstd 非常接近，我们将在短期内推出 zlib 压缩（不使用字典），因为它具有相当好的结果、良好的速度以及在多种编程语言中的良好可用性。从长远来看，我们预计将依赖 zstd 以实现最高的压缩率和最低的用户费用。

结论

总结来说：如果历史趋势持续，我们可以通过引入上述所解释的压缩，将费用降低 30–40%。

Zlib 批量压缩即将来到 Optimism。

• Kovan 版于 3/17
• 主网于 3/24

基于 Zstd 的压缩（使用字典）已在 Optimism: Bedrock 的路线图上，预计将在今年晚些时候发布。

除了通过压缩降低用户费用外，Optimism 还希望通过 EIP-4844 和类似方法来改善 Ethereum 作为数据可用性层的能力，以进一步削减成本。

暂时就是这些！敬请关注下一篇关于低于一美元交易道路上又一步的文章！哦，一如既往，如果你有兴趣加入一支致力于构建可扩展和可持续未来的优秀 Optimists 团队，我们很乐意听到你的声音！查看我们 招聘信息上的所有开放职位。

附录：算法总结

appendix.csv – Medium

查看原始 appendix.csv 由❤提供的 GitHub

ZLE 是零字节长度编码的缩写。它是一种简单的压缩算法，将一串零替换为应该有多少个零。

• 原文链接： medium.com/ethereum-opti...
• 登链社区 AI 助手，为大家转译优秀英文文章，如有翻译不通的地方，还请包涵～